
SKU認識のためのデュアルアームビジョンキャリブレーションを初期化する。
指定された保管ゾーンからlooseな在庫ユニットを取得する。
重量分布に基づいて正確なスタッキングパターンを実行する。
コンテナの整合性とパレット密度の閾値を検証する。
統合されたデータをダウンストリームのパッキングステーションに送信する。

デプロイメント前に、次の基準を満たすことを確認してください。
すべてのロボットステーションで安定した220Vの電源が利用可能であることを確認します。
制御信号と緊急停止統合のための低レイテンシWi-Fiまたはイーサネット接続を確保します。
ロボット作業ゾーンの周囲に1.5メートルのクリアランスを割り当てます。
4000K〜5000Kの色の温度を持つオーバーヘッド照明を設置します。
グリッパーの仕様に一致する最大ケースサイズを確認します。
人間とロボットの相互作用のリスクを防ぐために、物理的なガードを設置します。
現在のレイアウトを評価し、新しいハードウェアの統合ポイントを特定します。
カメラ、ロボット、センサーを建築計画に基づいて取り付けます。
特定のケースタイプに対して、アルゴリズムをロードし、ビジョンシステムをキャリブレーションします。
ケースの統合において99.9%の精度を維持する。
標準コンテナあたり最適な重量分布を達成する。
高負荷の注文期間中に継続的に稼働する。
高度なカメラは、ケースの方向と寸法をリアルタイムで分析します。
精密アームは、最適なフォース制御アルゴリズムを使用してスタッキングを行います。
既存の材料ハンドリング機器へのシームレスな接続。
運用ログと分析のための集中クラウドストレージ。
検出精度を維持するために、毎日キャリブレーションを実行します。
粉塵の蓄積を防ぐために、3か月ごとに光学フィルターを交換します。
セキュリティとパフォーマンスを確保するために、毎週パッチを適用します。
電源障害時に、ロックアウト/タグアウト手順に従います。